El desarrollo de clientes es una investigación, pero la mayoría de los fundadores lo hacen manualmente. Este tutorial crea un agente que muestra los problemas reales de los fundadores en tiempo real utilizando hilos de Reddit y SERP.
Requisitos previos
- Python 3.10+
- Clave API de Scavio
- Una clave API de LLM
Guia paso a paso
Paso 1: Defina su personalidad de cliente
Frase personal + 5-10 encuadres de problemas.
Python
PERSONA = 'indie SaaS founder building agent products'
PROBLEMS = ['agent context gets stale', 'choosing between mcp servers', 'mcp routing decisions']Paso 2: Extracción diaria de Reddit
r/SaaS, r/Entrepreneur, r/ClaudeAI, r/AI_Agents.
Python
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def pulls():
return [requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': p}).json() for p in PROBLEMS]Paso 3: Verificación cruzada de SERP
¿Qué ya se envió en este espacio?
Python
def serp_cross():
return [requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': p}).json() for p in PROBLEMS]Paso 4: Etiquetado LLM
Dolor clasificado por intensidad, actualidad, frecuencia.
Text
# Prompt: 'Rate pain intensity (1-10), recency (days), frequency.
# Output: {pain, intensity, recency_days, frequency, top_3_threads_with_urls}.'Paso 5: Resumen semanal
Viernes 5 PM, top 5 dolores con enlaces de hilos.
Text
# Founder reads 5 threads, books 5 customer-dev calls.
# Loop tightens from 'feel out the market' to 'specific pain confirmed by 5 prospects.'Ejemplo en Python
Python
# Per week: ~50 calls = ~$0.22 of Scavio + LLM tokens.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
Friday digest with 5 founder pains backed by Reddit threads and SERP cross-check. Customer dev loop compresses from weeks to days.